Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Amazon Rekognitionを用いてフォロワーの男女比を出す
Search
Kazuki Ohashi
February 02, 2018
Technology
1
2.9k
Amazon Rekognitionを用いてフォロワーの男女比を出す
Amazon RekogntionとFace APIを比べながら、フォロワーの男女比を出してみました。
Kazuki Ohashi
February 02, 2018
Tweet
Share
More Decks by Kazuki Ohashi
See All by Kazuki Ohashi
larave_vue_graphql_supplementation
kzkohashi
1
870
Introduction to using GraphQL for a bit
kzkohashi
0
230
フォロワーがどの雑誌に興味があるのか可視化してみる / magazine-score
kzkohashi
0
680
Laravelを始めて DDDを実践するまで
kzkohashi
2
2k
Other Decks in Technology
See All in Technology
AWS Network Firewall Proxyを触ってみた
nagisa53
1
220
配列に見る bash と zsh の違い
kazzpapa3
1
140
Claude_CodeでSEOを最適化する_AI_Ops_Community_Vol.2__マーケティングx_AIはここまで進化した.pdf
riku_423
2
540
ブロックテーマでサイトをリニューアルした話 / 2026-01-31 Kansai WordPress Meetup
torounit
0
460
Introduction to Sansan for Engineers / エンジニア向け会社紹介
sansan33
PRO
6
68k
M&A 後の統合をどう進めるか ─ ナレッジワーク × Poetics が実践した組織とシステムの融合
kworkdev
PRO
1
430
ZOZOにおけるAI活用の現在 ~開発組織全体での取り組みと試行錯誤~
zozotech
PRO
5
5.1k
ファインディの横断SREがTakumi byGMOと取り組む、セキュリティと開発スピードの両立
rvirus0817
1
1.3k
2026年、サーバーレスの現在地 -「制約と戦う技術」から「当たり前の実行基盤」へ- /serverless2026
slsops
2
230
AIと新時代を切り拓く。これからのSREとメルカリIBISの挑戦
0gm
0
880
顧客との商談議事録をみんなで読んで顧客解像度を上げよう
shibayu36
0
210
マーケットプレイス版Oracle WebCenter Content For OCI
oracle4engineer
PRO
5
1.6k
Featured
See All Featured
Breaking role norms: Why Content Design is so much more than writing copy - Taylor Woolridge
uxyall
0
160
Mobile First: as difficult as doing things right
swwweet
225
10k
SEO for Brand Visibility & Recognition
aleyda
0
4.2k
How to audit for AI Accessibility on your Front & Back End
davetheseo
0
180
We Are The Robots
honzajavorek
0
160
Bioeconomy Workshop: Dr. Julius Ecuru, Opportunities for a Bioeconomy in West Africa
akademiya2063
PRO
1
54
Groundhog Day: Seeking Process in Gaming for Health
codingconduct
0
92
Visualization
eitanlees
150
17k
GitHub's CSS Performance
jonrohan
1032
470k
How to Align SEO within the Product Triangle To Get Buy-In & Support - #RIMC
aleyda
1
1.4k
Leading Effective Engineering Teams in the AI Era
addyosmani
9
1.6k
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
47
7.9k
Transcript
"NB[PO3FLPHOJUJPOΛ༻͍ͯ ϑΥϩϫʔͷஉঁൺΛग़͢ WEBΤϯδχΞษڧձ #05 େڮ Ұथ @kzkohashi
େڮҰथ!L[LPIBTIJ ΠϯϑϧΤϯαʔϚʔέςΟϯά αʔόαΠυ ϑϩϯτத৺ झຯΧϨʔϥΠε
ϑΥϩϫʔͷใ ݟͨ͜ͱ͋Γ·͔͢ʁ
4/4ͷϑΥϩϫʔใ *OTUBHSBNΠϯαΠτ 5XJUUFS"OBMZUJDT
ଞਓͷΓ͍ͨʂ
Ͳ͏ΕͰ͖ΔͩΖ͏ʁ ϑΥϩϫʔ ϑΥϩϫʔ
إೝࣝΛͬͯஉঁྨਪʁ w จࣈϕʔεͰͷஉঁྨਪͦ͠͏ w 4/4ʹΑͬͯจࣈ͕গͳ͍߹͕͋Δ w ϓϩϑΟʔϧը૾͔Βஉ͔ঁ͔ͳΜͱ͘ͳ͘ Θ͔Γͦ͏
બఆख๏ͷௐࠪ ֎෦"1* ࣗલ 'BDF"1* $MPVE7JTPO 7JTVBM3FDPHOJUJPO 0QFO#3 ࣌ؒͱ͑Δ͓ۚΛߟ͑ͯ֎෦"1*͔Βબఆʂ "NB[PO3FLPHOJUJPO
͜Μͳײ͡ 'BDF"1* "NB[PO3FDPHOJUJPO
બఆൺΔ w ຕͷ4/4ͷϓϩϑը૾Λ༻ҙ w உੑຕ ঁੑຕ ͦͷଞຕ w 'BDF"1*ͱ"NB[PO3FLPHOJUJPOͰൺֱ ͋ΔํͷૉΒ͍͠ϒϩάͰࣝผ͕͔ͳΓΑ͔ͬͨʂ
ൺͨ݁Ռ ਖ਼ छྨ உੑ ঁੑ ͦͷଞ Amazon Rekognition 112(68%) 174(75%)
512(92%) Face API 75(46%) 121(52%) 522(94%) ୯७ͳਖ਼"NB[PO3FLPHOJUJPO͕ଟ͍
ൺͨ݁Ռʢޡʣ छྨ ঁੑ Amazon Rekognition 13 Face API 5 छྨ
உੑ Amazon Rekognition 5 Face API 3 ͕͑ঁੑͷը૾ ͕͑உੑͷը૾ ޡ'BDF"1*ͷ΄͏͕গͳͦ͏
'BDF"1* "NB[PO3FLPHOJUJPO ޱͳͲݟ͑ͳ͍ͱ'BDF"1*ݕग़ͮ͠Β͍ʁ ݕग़ࣦഊ ݕग़ޭ
'BDF"1* "NB[PO3FLPHOJUJPO 4/4ը૾ਅਖ਼໘Λ͋·Γ͍ͯͳ͍ͨΊݕग़ʹ͕ࠩग़ͨʁ ݕग़ࣦഊ ݕग़ޭ
'BDF"1* "NB[PO3FLPHOJUJPO ࣝผޭ͚ͨ͠Ͳ Ұਓ͚ͩݕग़ ೋਓݕग़͚ͨ͠Ͳ ࣝผࣦഊ ݕग़ͪ͠Ό͑'BDF"1*ڧ͍ɾɾɾ
'BDF"1* "NB[PO3FLPHOJUJPO ͜͏͍͏͜ͱ͋Δʢসʣ ࣝผޭ͚ͨ͠Ͳ ͲͪΒঁੑͱޡೝࣝ
બఆ·ͱΊ w 'BDF"1*ͷ΄͏͕ਫ਼ྑͦ͞͏ w ͨͩɺޱͱ͔ӅΕͨΓ͍ͯ͠Δ4/4ը૾ͷݕग़ѱ͗͢Δ w ࣝผͱݕग़ͷόϥϯεͰ"NB[PO3FLPHOJUJPOʹܾఆ ʢ୯७ͳਖ਼ͳΒΑ͔ͬͨʣ "NB[PO3FLPHOJUJPO
"NB[PO3FLPHOJUJPOͱ w "84͕ఏڙ͍ͯ͠Δɺը૾ࣝผαʔϏε w إೝ͚ࣝͩͰͳ͘ɺΦϒδΣΫτʢؠͱ͔ʣͷݕग़ ൺֱͱ͔Ͱ͖Δ w ͍͍ͳͱࢥͬͨͷɺஉঁࣝผʹ৴པ͕͍͍ͭͯΔ ͍·͞Β
(FOEFS\ 7BMVF.BMF $POpEFODF ^ ৴པ ࣗͨͪͷαʔϏεʹԠͯ͡ᮢܾΊΕΔ
ΞʔΩςΫνϟ ϓϩϑը૾ μϯϩʔυ ϑΥϩϫʔใ σϑΥϧτը૾͔ ൱͔ Ξοϓϩʔυ ˞ ˞͓͍ۚͬͨͳ͍ͷͰɺσϑΥϧτը૾ͷਓল͍ͯΔ
IUUQL[LPIBTIJIBUFOBCMPHDPNFOUSZ ʢQZUIPOΛͬͯ03#ͱ1FSDFQUVBM)BTIͰը૾ͷྨࣅΛൺͯΈΔ ৴པͷᮢ உঁใ "NB[PO3FLPHOJUJPO KTPO
݁Ռ ͑ ঁੑ உੑ ࠓճͷγεςϜ ˞ ঁੑ உੑ ˞αϯϓϦϯάϥϯμϜͰׂ̍ఔ
·ͱΊ w ը૾ࣝผ"1*৭ʑ͋Δ w ༻్ʹ߹Θͤͯࣝผͱݕग़ͷόϥϯεͰબ w ϓϩϑը૾͚ͩͰஉঁൺͱΕͨ
͓·͚ ͜ͷൺʹຊʹͳΔͷ͔ࢼͨ͠ छྨ உੑ ঁੑ ͦͷଞ ࣗͰ͑Δ 65%(97) 35%(52) 12
Amazon Rekognition 46%(36) 54%(42) 22 Face API 51%(21) 49%(20) 121 ͳΔ΄Ͳɾɾɾ